并发编程-进~线程-01GIL全局解释器锁

King

一丶什么是GIL锁

python解释器有很多种最常见的就是Cpython解释器
GIL本质也是一把互斥锁:将并发变成串行牺牲效率保证数据的安全
用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行(同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发

在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势

二丶为什么存在GIL

GIL的存在是因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的

垃圾回收机制本身就是python解释器开启的一个进程必然除了主线程外还会有一个垃圾回收线程

三丶GIL和Lock

GIL保护的是解释器级的数据，保护用户自己的数据则需要自己加锁处理

四丶python的多线程是否有用

研究python的多线程是否有用需要分情况讨论
四个任务计算密集型的 10s
单核情况下
开线程更省资源
多核情况下
开进程 10s
开线程 40s

四个任务 IO密集型的
单核情况下
开线程更节省资源
多核情况下
开线程更节省资源

4.1测试代码

计算密集型

# 计算密集型
from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import os,time
def work():
    res=0
    for i in range(100000000):
        res*=i


if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count())  # 本机为6核
    start=time.time()
    for i in range(6):
        # p=Process(target=work) #耗时  4.732933044433594
        p=Thread(target=work) #耗时 22.83087730407715
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

知识兔

IO密集型

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import threading
import os,time
def work():
    time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':
    l=[]
    print(os.cpu_count()) #本机为6核
    start=time.time()
    for i in range(4000):
        p=Process(target=work) #耗时9.001083612442017s多,大部分时间耗费在创建进程上
        # p=Thread(target=work) #耗时2.051966667175293s多
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()
    stop=time.time()
    print('run time is %s' %(stop-start))

知识兔

python的多线程到底有没有用需要看情况而定  并且肯定是有用的多进程+多线程配合使用

五丶pythonGIL锁

from threading import Threadimport timen = 100def task():    global n    tmp = n    # time.sleep(1)    n = tmp -1t_list = []for i in range(100):    t = Thread(target=task)    t.start()    t_list.append(t)for t in t_list:    t.join()print(n)

过程分析：所有线程抢的是GIL锁，或者说所有线程抢的是执行权限
　　线程1抢到GIL锁，拿到执行权限，开始执行，然后加了一把Lock，还没有执行完毕，即线程1还未释放Lock，有可能线程2抢到GIL锁，开始执行，执行过程中发现Lock还没有被线程1释放，于是线程2进入阻塞，被夺走执行权限，有可能线程1拿到GIL，然后正常执行到释放Lock。。。这就导致了串行运行的效果
锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象，当你需要访问该资源时，调用acquire方法来获取锁对象（如果其它线程已经获得了该锁，则当前线程需等待其被释放），待资源访问完后，再调用release方法释放锁：

计算机

2022年2月04日